RPA a AI jsou dvě vzrušující a inovativní IT aplikace, které stojí v čele revoluce digitální transformace. Obě technologie mění svět práce tím, že posilují zaměstnance a nastolují novou éru produktivity. Přestože však RPA a AI mají mnoho podobností a styčných bodů, jedná se o odlišné nástroje s vlastními silnými a slabými stránkami.
Tento článek se zabývá rozdílem mezi automatizací a umělou inteligencí a ukazuje, kde se používají, jak fungují a jak společně pomáhají moderním podnikům směřovat k automatizované budoucnosti.
Definice RPA a AI
Než se dostaneme k jednotlivým aplikacím a případům použití
Robotická automatizace procesů (RPA)
a umělé inteligence (AI), je vhodné oba pojmy definovat.
1. Co je RPA?
Robotická automatizace procesů (RPA) je soubor technologií, které pomáhají automatizovat předvídatelné podnikové procesy založené na pravidlech.
Podnikové pracovní postupy se skládají z mnoha úloh. Některé z těchto úkolů vyžadují lidské rozhodování a úsudek. Mnohé z nich jsou však opakovatelné a předvídatelné. Právě tato druhá kategorie se používá k automatizaci pomocí RPA.
Velká část softwaru, který dnes používáme, je založena na pravidlech. Počítače jsou vynikající v rychlém a přesném provádění přesně definovaných příkazů. Pokud jim dáme správné pokyny, mohou neúnavně zpracovávat informace a plnit úkoly.
RPA je na tom stejně. V čem však vyniká a pomáhá podnikům, je rozšíření stejných funkcí napříč různými aplikacemi, systémy a databázemi. Stručně řečeno, RPA komunikuje s různými aplikacemi podobně jako člověk. Dokáže napodobit kliknutí, stisky kláves a pohyby myši, ke kterým dochází při interakci mezi člověkem a počítačem, a zapamatovat si tyto akce jako sérii kroků, které se spustí po splnění spouštěče nebo určité podmínky.
Příklady technologie RPA
- Integrace API
- Skriptování napříč platformami
- Skriptování napříč aplikacemi
- Digitální roboti nebo “roboti”
- Nástroje pro záznam grafického uživatelského rozhraní
- Rozhraní bez kódu
2. Co je to umělá inteligence?
Umělá inteligence (AI) je soubor technologií, které napodobují lidské poznávání. Mezi tyto mentální úkoly patří učení, uvažování, sebekorekce, rozpoznávání objektů, rozhodování a předvídání. Tento obor informatiky existuje již od padesátých let minulého století, ale v posledních deseti až patnácti letech zaznamenal velký pokrok.
Umělá inteligence se používá všude. Generativní umělá inteligence, auta bez řidiče a virtuální asistenti jako Siri a Alexa jsou sice na prvních stránkách novin, ale využívá se i v prozaičtějších, ale praktických aplikacích, jako je prediktivní text, kybernetická bezpečnost, ochrana proti podvodům, vyhledávače, personalizovaný marketing a doporučení a analýza dat.
Současná umělá inteligence se obvykle nazývá úzká umělá inteligence. Stručně řečeno, napodobuje lidskou inteligenci v úzkých oblastech – například AlphaGo společnosti Deepmind nebo různé softwary pro rozpoznávání řeči. Předpokládá se však, že v budoucnu se umělá inteligence posune od specializace k obecnější inteligenci, která zvládne širší škálu úkolů.
Příklady technologií AI
- Zpracování přirozeného jazyka
- Strojové učení
- Hluboké učení
- Technologie počítačového vidění
- Prediktivní analýza
- Generativní umělá inteligence
3. RPA vs AI vs ML
Mezi těmito technologiemi panuje značný zmatek a někteří lidé si kladou otázku, jaký je vztah mezi robotickou automatizací procesů a strojovým učením.
Pro upřesnění, strojové učení (ML) je druh umělé inteligence. Tato technologie využívá algoritmy a statistické modely k nalezení vzorů ve velkých souborech dat. Na základě toho může získat cenné poznatky nebo provádět předpovědi. Hlavní rozdíly mezi robotickou automatizací procesů a strojovým učením spočívají v tom, že RPA je explicitně řízena, zatímco ML je volná a sama objevuje způsoby zpracování dat.
Strojové učení robotické automatizace procesů je možné, když jsou nástroje RPA doplněny o umělou inteligenci. RPA a strojové učení tak při společném použití představují jeden z nejzajímavějších horizontů v oblasti automatizace.
Aplikace AI a RPA
Na první pohled mají RPA a AI mnoho podobností v tom, jak se tato technologie uplatňuje v podnikovém prostředí. Oba nástroje se zabývají rozšířením a doplněním lidských pracovníků a umožňují podnikům dosáhnout vyšší produktivity, přesnosti a efektivity.
1. Aplikace umělé inteligence
Umělá inteligence se používá v nejrůznějších odvětvích několika pozoruhodnými způsoby, včetně:
- Prediktivní analýza
- Autonomní vozidla
- Software pro rozpoznávání obličeje
- Kybernetická bezpečnost
- Personalizace
- Automatizace marketingu
- Farmaceutický design léčiv
- Odhalování podvodů
- Chatboty pro zákaznický servis
2. Aplikace RPA
RPA
se v podnikatelské komunitě rozšířila, protože dokáže vykonávat řadu činností, jako např.:
- Nástup zákazníků a zaměstnanců
- Generování zpráv
- Zadávání a migrace dat
- Automatizované testování softwaru
- Zaměstnanecké nebo úvěrové kontroly
- Systémy pro sledování uchazečů
- Automatizace KYC
Tyto aplikace AI a RPA jsou jen špičkou ledovce. Obě technologie byly zavedeny napříč podniky, aby pomohly automatizovat nekonečné množství úkolů a zvýšily tak efektivitu a přesnost.
AI a RPA: Rozdíly a podobnosti
RPA a AI se v mnohém překrývají, ale je třeba znát některé klíčové rozdíly.
Jaký je rozdíl mezi AI a RPA?
1. Vývoj
Jedním z nejlepších způsobů, jak uvažovat o AI a RPA, jsou různé vývojové procesy, které stojí za každým softwarem.
RPA je založena na procesech. Vývojáři zmapují úkoly, které chtějí automatizovat, a převedou je do počítačového skriptu, který tyto úkoly provede.
Umělá inteligence je založena na datech. Využívá strojové učení k nalezení vzorů ve velkých souborech dat, které jsou vyškoleny k vytváření výstupů. Jakmile tyto algoritmy dobře fungují, mohou přijímat nové vstupy a zpracovávat nová data a odpovídat na otázky, vytvářet předpovědi nebo spouštět akce.
2. Myšlení vs. konání
Jedním ze způsobů, jak vyjádřit rozdíl mezi umělou inteligencí a automatizací, je porovnat myšlení a konání.
RPA plní své úkoly jako věrný pracovní kůň. Nemusí přemýšlet, stačí, když dělá.
Naproti tomu umělá inteligence využívá kognitivní procesy podobné lidskému myšlení. Dokáže číst e-maily a další formy nestrukturovaných dat a získávat z nich význam nebo nacházet v nich vzorce, z nichž lze vyčíst poznatky nebo dokonce předpovědi. Navíc díky strojovému učení mohou nástroje AI neustále vstřebávat nové informace, učit se ze scénářů a v průběhu času se zlepšovat.
3. Překážka vstupu
RPA se široce rozšířila, protože je nákladově efektivní, rychle se zavádí a má malou křivku učení.
Naproti tomu umělá inteligence je vysoce technická, obtížně se trénuje a je nákladná, z velké části kvůli své závislosti na obrovských souborech dat.
4. Použití v pracovním prostředí
RPA má několik případů použití, například zadávání dat, vyškrabávání webových stránek a zpracování faktur. Nejlépe se však hodí pro předvídatelné úkoly s velmi určitými kroky.
Na druhou stranu umělá inteligence dokáže plnit širší škálu úkolů, jako je komplexní zpracování dat, inteligentní rozhodování, a dokonce i tvorba obsahu.
Jaké jsou podobnosti mezi AI a RPA?
1. Automat
RPA i AI automatizují úkoly, které tradičně prováděli lidé. Ačkoli používají různé technologie a své úkoly plní každý po svém, oba snižují zátěž lidských pracovníků.
Souhrnně lze říci, že oba nástroje jsou schopny nahradit lidskou práci i doplnit lidské pracovníky mechanizací úkolů v oblasti informačních technologií.
2. Integrace
RPA a AI se mohou integrovat se stávajícími podnikovými systémy a rozšířit tak jejich možnosti, zefektivnit podnikání a dokonce prodloužit životnost starších systémů.
3. Snížení chybovosti
AI i RPA jsou významnými hráči v boji proti lidským chybám. Mechanizací podnikových procesů mohou podniky snížit finanční náklady a náklady na poškození dobré pověsti, které vznikají v důsledku chyb, jimž lze předejít,
AI a RPA: Silné a slabé stránky
Žádný nástroj není dokonalý. Pokud chcete využít výhod automatizace, musíte pochopit silné a slabé stránky RPA a AI.
1. Silné a slabé stránky umělé inteligence
Podívejme se na některé výhody a nevýhody umělé inteligence pro automatizaci.
Silné stránky AI
- Umí se učit při práci
- Nabízí větší flexibilitu než RPA
- Umí zpracovávat nestrukturovaná data
Slabiny umělé inteligence
- Nákladný vývoj
- Implementace je vysoce technická
- Vyžaduje rozsáhlé soubory dat pro školení
2. Silné a slabé stránky RPA
Podívejme se na některé výhody a nevýhody RPA pro automatizaci.
Silné stránky RPA
- Přesně automatizuje velkoobjemové úlohy
- Nákladově efektivní
- Rychlá a snadná implementace
Slabiny RPA
- Škálování může být obtížné
- Nelze zpracovávat nestrukturovaná data
- Vhodné pouze pro úzké úkoly
Případové studie RPA a AI
Asi nejjednodušším způsobem, jak pochopit dopad a možnosti jakékoli technologie, jsou případové studie. Zde vám představíme případové studie RPA i AI, abychom vám ukázali, jak mohou pomoci vašemu podniku.
1. Případová studie RPA
Jedna z 30 největších amerických bank s aktivy ve výši 150 miliard dolarů vynakládala mnoho pracovních hodin na hypoteční procesy, včetně zadávání dat, zpracování dokumentů, ověřování dat a dalších. Kromě manuální práce byly tyto pracovní postupy také zatíženy lidskou chybou. Banka spolupracovala se společností Ernst & Young na nalezení řešení pro zvýšení produktivity.
Využili řešení RPA, které se mohlo hladce integrovat do jejich stávající IT infrastruktury pro zpracování manuálních úkolů souvisejících s hypotékami. Výsledky byly ohromující, včetně 2-3násobného zvýšení efektivity, úspory 1 milionu dolarů a úplné eliminace chyb.
2. Případová studie umělé inteligence RPA
Expion Health je řešení pro řízení nákladů na zdravotní péči se sídlem v Gaithersburgu ve státě Maryland. Pomáhají svým klientům v oblasti zdravotního pojištění s informacemi o pojistných událostech v odvětví, které je proslulé proměnlivými a vyděračskými cenami. Jejich pracovní postupy byly manuální, pojistitelé zasílali žádosti o pojistné plnění v elektronické i papírové podobě. Zpracování žádostí tímto způsobem omezilo jejich tým na přibližně 75 žádostí denně.
Problémem bylo zkrácení času na jednu reklamaci. Protože se však jednalo o nestrukturovaná data, typické řešení RPA by nefungovalo. Potřebovali řešení rozšířené o umělou inteligenci, zejména o optické rozpoznávání znaků a zpracování přirozeného jazyka.
Zavedením softwaru RPA + AI převedli papírové žádosti do PDF a extrahovali relevantní údaje před odesláním informací o cenách do svého interního systému. Řešení vedlo k 600% nárůstu počtu zpracovaných reklamací každý den.
Jak si vybrat mezi RPA a AI?
Při výběru mezi RPA a AI nejde ani tak o souboj mezi těmito dvěma druhy technologií, ale spíše o to, jaké procesy potřebujete automatizovat. RPA je nejlepší volbou, pokud máte standardizované pracovní postupy, zatímco umělá inteligence je lepší pro scénáře, kde jsou věci trochu nejasnější.
Lepší je tedy položit si otázku: “Které situace jsou nejlepší pro RPA a které pro AI?”
Nejlepším přístupem je zamyslet se nad stávajícím procesem pracovních postupů, který chcete automatizovat. Vizualizujte si to nebo si to zmapujte a rozdělte si proces na jednotlivé kroky. Uveďme si několik příkladů, které to ilustrují.
Scénář 1
Jste účetní v rušné stavební firmě. Jednou z časově nejnáročnějších částí vašeho dne je zaznamenávání výdajů a zajišťování úhrady položek zakoupených dodavateli pro dokončení zakázek. Zaměstnanci musí nahrát své výdaje na webový portál, kde je zaznamenáte a aktualizujete mzdové listy tak, aby tyto údaje odrážely.
Použití RPA
Kroky jsou zde předvídatelné a data jsou strukturovaná. Postup by mohl vypadat následovně.
- Když dodavatelé nahrají zprávu o výdajích, spustí se bot.
- Bot otevře tabulku s výdaji a načte data.
- Bot zaznamená částku a účel a zaúčtuje ji na příslušný účet.
- Bot také otevře mzdový software a připíše částku na účet dodavatele.
Scénář 2
Opět jste účetní v rušné stavební firmě. Máte několik účtů u různých dodavatelů stavebních prací. Na konci měsíce vám pošlou faktury e-mailem. Každá firma má však své vlastní šablony faktur, což znamená, že data nejsou strukturovaná.
Použití umělé inteligence
Umělá inteligence je souhrnný pojem pro různé technologie, z nichž dvě jsou optické rozpoznávání znaků a zpracování přirozeného jazyka. Díky těmto technologiím můžete číst a porozumět fakturám, které se objevují v e-mailu, a přeměnit je na strukturovaná data. Jakmile vaše umělá inteligence zpracuje informace do strukturované tabulky, můžete pomocí RPA dokončit úkol a zaznamenat nebo dokonce zpracovat faktury.
Kdy použít RPA a kdy AI pro automatizaci procesů kontrolní seznam
Zde je stručný kontrolní seznam, který vám pomůže pochopit, které procesy jsou nejvhodnější pro RPA a které pro AI.
Použijte RPA:
- Pokud jsou pracovní úkoly vysoce objemné, předvídatelné a založené na pravidlech.
- Pokud datové vstupy zahrnují strukturovaná data
- Pokud lze výsledky procesu určit na začátku procesu.
Použijte umělou inteligenci:
- Pokud jsou procesy vysoce variabilní a vyžadují určitou formu poznávání, například složité rozhodování.
- Pokud datové vstupy zahrnují nestrukturovaná data
- Pokud není možné předpovědět výstup pracovního postupu na začátku procesu.
Nahradí umělá inteligence RPA?
Média a někteří analytici neustále tvrdí, že umělá inteligence je nezastavitelná síla, která nahradí vše, včetně lidských pracovníků. Co to znamená pro RPA? Nahradí ji také umělá inteligence?
Jakékoli předpovědi, že umělá inteligence nahradí RPA, vycházejí z nepochopení příslušných technologií. Jak jsme v tomto článku objasnili, obě technologie se sice v mnoha bodech prolínají, ale považovat je za konkurenční nástroje je nepřesné.
Některé nejasnosti možná pramení z toho, že umělá inteligence může rozšířit RPA. To je však něco jiného než jeho nahrazení. Stejně tak lze procesy RPA dále zefektivnit pomocí umělé inteligence, ale dílčí struktura je stále RPA.
Ačkoli tedy umělá inteligence může nahradit mnoho lidských úkolů, včetně úkolů, které obvykle vykonávají roboti RPA, je pravděpodobné, že tyto technologie budou v budoucnu spíše spolupracovat, než aby se vzájemně nahrazovaly.
RPA je prvním krokem na cestě k hyperautomatice. K dosažení tohoto cíle budou zapotřebí technologie umělé inteligence, jako je strojové učení a analýza dat. Zatímco umělá inteligence bude hrát klíčovou roli při poskytování výhod vyššího řádu myšlení automatizaci, samotné úkoly budou vykonávat RPA boti. Umělá inteligence bude RPA řídit a usměrňovat, nikoliv nahrazovat.
Budoucnost není robotická automatizace procesů vs. umělá inteligence, ale robotická automatizace procesů a umělá inteligence.
Kde se AI a RPA sbližují
Známý je citát Alberta Einsteina, který říká,
“Počítače jsou neuvěřitelně rychlé, přesné a hloupé. Lidé jsou neuvěřitelně pomalí, nepřesní a geniální. Dohromady jsou však nepředstavitelně mocní.”
Tento citát vystihuje podstatu toho, v čem počítače vynikají, a zároveň zdůrazňuje jejich omezení. Pokud jde o myšlení vyššího řádu, jako je kreativita, abstraktní uvažování nebo komplexní rozhodování – nebo v podstatě cokoli, co nevyžaduje dodržování rutinních pokynů krok za krokem -, nemohou počítače konkurovat lidské mysli. V mnoha ohledech je umělá inteligence pokusem o překlenutí propasti mezi lidmi a počítači a vytvoření partnerství, které kombinuje to nejlepší z obou světů.
Nepředstavitelná síla, o které mluvil Einstein, je přítomna ve vztahu mezi umělou inteligencí a RPA. Schopnost umělé inteligence simulovat různé aspekty lidského poznání ve spojení s rychlostí a přesností RPA je místem, kde se oba nástroje sbližují. Hranice toho, čeho může RPA dosáhnout, byly kdysi stanoveny v bodech, které vyžadovaly lidské rozhodování. Rozšíření těchto systémů o umělou inteligenci však tyto hranice odstraňuje, což podnikům umožňuje automatizovat širší škálu úkolů a odemknout více výhod.
Když se RPA a AI spojí dohromady, vytvoří třetí technologickou kategorii nazvanou inteligentní automatizace (IA) nebo inteligentní automatizace procesů (IPA). V tomto “nejlepším z obou světů” mohou podniky využívat nástroje RPA, které se mohou učit ze svého prostředí prostřednictvím strojového učení (ML).
Výhodou je, že můžete zvyšovat složitost procesu, který chcete automatizovat, protože umělá inteligence pomáhá odstranit některá úzká místa, jako je práce s nestrukturovanými daty nebo rozhodování.
Jednou z nejzajímavějších oblastí pro konvergenci AI a RPA je
automatizace testování
. V našem stále více digitalizovaném světě budou software a mobilní aplikace i nadále zlepšovat podnikání. Není to ani 20 let, co se chytré telefony staly běžnou záležitostí. Za tu dobu způsobily revoluci v našich životech a umožnily nám zůstat ve spojení a pracovat novými způsoby.
Klíčem k těmto pokrokům je vývoj softwaru. Jedná se však o časově náročný a nákladný proces. Nástroje pro automatizaci testování využívající AI a RPA mohou pomoci zkrátit čas a snížit finanční náklady na uvedení produktů na trh.
Jak se automatizace testování zlepšuje díky AI a RPA
Automatizace testování softwaru se dříve prováděly ručně. Bylo to nákladné a časově náročné a v konečném důsledku to prodlužovalo životní cyklus vývoje. Jedná se však o natolik kritickou fázi, že vydavatelé a vývojáři neměli jinou možnost, než do tohoto procesu vložit prostředky. I když tyto problémy a jejich příznaky existují i dnes, automatizace testování softwaru představuje vynikající řešení.
Automatizace testování zahrnuje použití specializovaného softwaru k ověřování a testování počítačových aplikací. Obvykle využívá grafická uživatelská rozhraní (GUI) a rozhraní pro programování aplikací (API) k provádění různých testů, od testování end-to-end až po průběžné ověřování nově odevzdaného kódu.
Využití AI a RPA v testování softwaru je skutečně vzrušující. Mezi zřejmé výhody patří úspora času a peněz. Skutečný potenciál však spočívá ve schopnosti autonomního provádění kódu, který se sám testuje, diagnostikuje a léčí. Když k tomu připočteme fakt, že nástroje generativní umělé inteligence jsou schopné psát kód, můžeme říci, že stojíme na prahu výjimečného období v dějinách lidstva.
S rostoucí poptávkou po rychlejším vydávání softwaru v posledních letech se k přístupům DevOps a Agile přidal přístup CI/CD. Podobný dopad má nyní i automatizace testování pomocí RPA a AI. Tato situace vedla k nárůstu nástrojů pro automatizaci testování, z nichž některé si představíme níže.
Nejlepší nástroje pro automatizaci testování v roce 2023
Zde jsou některé z nejlepších nástrojů pro automatizaci testování na trhu.
Autify
Autify je nástroj pro automatizaci testů s umělou inteligencí. Díky intuitivnímu uživatelskému rozhraní a funkcím bez nutnosti kódování umožňuje Autify týmům QA testovat v prohlížeči. Nástroj zvládne webové i mobilní aplikace a má samoopravnou umělou inteligenci. Autify se bez problémů integruje s nástroji CI/CD, Jenkins a dokonce i se Slackem.
AvoAssure
AvoAssure je nástroj pro testování bez použití kódu, který umožňuje automatizaci komplexního testování pro netechnické týmy. Produkt umožňuje testování napříč platformami, a to na webu, počítači, mobilních zařízeních a dalších. A konečně má dobré funkce pro vytváření zpráv a spoustu možností integrace.
Cypress
Cypress je komplexní framework pro automatizaci testů založený na JavaScriptu. Byl vytvořen s cílem usnadnit testování webových aplikací. Klíčem k systému Cypress je jednoduchost, o čemž svědčí jeho štíhlé sestavení a minimum závislostí.
testRigor
testRigor je solidní řešení pro komplexní testování. Nástroj pro automatizaci testování je bez kódu a podporuje webové, mobilní a API rozhraní. Testy jsou obecně rychlé, stabilní a přesné a díky své multiplatformní a multiprohlížečové funkčnosti postupně získávají na popularitě.
Dramaturg
Playwright je další oblíbený nástroj pro automatizaci testování vytvořený pro testování webových aplikací od konce ke konci. Je multiplatformní a podporuje většinu vykreslovacích enginů a více programovacích jazyků. Když k tomu připočteme výběr kódu ve Visual Studiu a funkci emulátoru mobilních zařízení, je jasné, proč mnoho vývojářů toleruje jeho nedostatečnou uživatelskou přívětivost.
Pět nástrojů, které jsme uvedli výše, má sice skvělé funkce, ale chybí jim výkon nejmodernějšího řešení, které kombinuje RPA i automatizaci testování.
ZAPTEST nabízí nejmodernější nástroje pro automatizaci testování a RPA. Obě funkce jsou k dispozici za pevnou cenu s neomezeným počtem licencí. S přechodem k hyperautomatice a automatizovanému vývoji softwaru budou pro vývojáře softwaru a podniky vytvářející software na míru hrát zásadní roli odolné nástroje pro testování desktopových, prohlížečových a mobilních aplikací. ZAPTEST vám pomůže na každém kroku.
Budoucnost AI a RPA
Nyní by již mělo být jasné, že budoucnost umělé inteligence a RPA je vzájemně propojena. Obě technologie umožňují digitální transformaci a umožňují firmám pracovat intenzivněji, rychleji a lépe a zároveň uvolňují zaměstnancům ruce k plnění kreativních úkolů zaměřených na tvorbu hodnot.
Vzhledem k tomu, že trajektorie směrem k úplné automatizaci pokračuje, je vzrušující přemýšlet o tom, kam tato raketa směřuje. Tímto cílem je hyperautomatizace.
Hyperautomatizace je způsob myšlení. Popisuje výhled, ve kterém je každý proces, který je možné automatizovat, automatizován. Velkou část této budoucnosti bude tvořit strojové učení RPA. Vzhledem k tomu, že svět podnikání se mění a stává se nepředvídatelnějším, budou muset být organizace agilnější, aby si udržely konkurenceschopnost. Hyperautomatizace umožní tyto úpravy a zároveň zvýší přesnost a produktivitu, sníží chybovost a zajistí nepřetržitý zákaznický servis a personalizaci.
Umělá inteligence versus RPA: Závěrečné myšlenky
Když dojde na krizi, lze rozdíl mezi AI a RPA shrnout stručně. RPA napodobuje lidské činnosti, zatímco AI napodobuje lidské myšlení. Žádný z těchto nástrojů není schopen reprezentovat lidské činnosti nebo myšlenky v poměru 1:1, ale jsou dostatečně dobrou replikací, aby pomohly podnikům automatizovat úkoly s rychlostí, přesností nebo schopnostmi, které dalece přesahují typické lidské schopnosti.
Ve světě lidských bytostí potřebujeme jak myšlení, tak činy. Právě spojení těchto způsobů bytí pomohlo lidstvu budovat, tvořit a prosperovat. Podobně můžeme uvažovat o konvergenci RPA a AI.
Stručně řečeno, umělá inteligence nám umožňuje využít a rozšířit schopnosti RPA a dosáhnout nových a vzrušujících možností.
